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À l’heure du Big Data, différentes technologies permettent de gérer et de mieux comprendre les données complexes. OLAP fait partie des outils disponibles pour effectuer des analyses multidimensionnelles et de modélisations. Le Online Analytical Processing est un service en ligne à la disposition des entreprises pour miner des renseignements utiles pour prendre une décision face à une très grande quantité d’informations.
L’Online Analytical Processing permet de gérer et d’analyser des données
Pour faire simple, OLAP est un outil conçu pour jongler avec plusieurs bases de données. Les datas relatives à la clientèle sont sur un axe X et Y, mais avec un Online Analytical Processing elles deviennent multidimensionnelles. À titre d’exemple, les outils d’analyse traditionnels peuvent comparer les ventes de PC pendant deux mois successifs. Avec OLAP, il est possible de confronter les chiffres avec d’autres données, en l’occurrence ceux de la concurrence.
Le OLAP est ainsi un outil de data mining qui peut combiner plusieurs systèmes de base de données (SGBD). L’essentiel du travail se passe dans un serveur en ligne. L’utilisateur peut organiser ou comparer les informations selon ses besoins. Il dispose d’un ensemble de fonctionnalités. Les puissants algorithmes sont déployés par le prestataire pour découvrir des logiques ou des relations de causes à effets.
Un outil d’aide à la décision pour les entreprises
Les principaux utilisateurs d’OLAP sont les datas scientists. Cela dit, de simples analystes au sein d’un service marketing, les chefs de vente ou les entrepreneurs sont nombreux à recourir à cet outil en ligne. Tous s’appuient sur ce service pour prendre des décisions stratégiques en accord avec la réalité mathématiquement vérifiée. Le OLAP permet entre autres de mesurer les performances d’une marque ou d’un produit. Certaines applications se sont spécialisées dans la vente, le marketing, le budget ou la comptabilité.
À ne pas confondre avec un OLTP (Online Transactional Processing), l’OLAP n’est pas conçu pour gérer des interactions transactionnelles. Il ne s’agit pas d’un moyen technique pour opérer en B2B. C’est davantage un système pour l’analyse multidimensionnelle. L’utilisateur jouit de perspectives multiples, c’est-à-dire qu’il peut spécifier une requête conformément à ses besoins grâce au volet prévisionnel. C’est aussi un bon outil lorsqu’il s’agit de se doter d’une vue d’ensemble des données.
Un grand nombre de fonctionnalités au service des abonnés
Les systèmes de gestion de base de données (SGDB) de type OLAP sont capables de puiser et des confronter des informations venant de diverses sources. Outre les enregistrements propres à une entreprise, les données issues d’une Data Warehouse ou serveurs en ligne deviennent exploitables grâce à cette technologie. Les renseignements sont organisés de manière à permettre leur manipulation plus facilement.
Concrètement, un entrepreneur peut lancer une analyse de sa clientèle en tenant compte de la répartition géographique, les produits préférés, la périodicité des achats, etc. Ce sont des tables multidimensionnelles auxquelles il est possible d’ajouter des noms de clients, un calendrier des ventes et bien d’autres détails. La hiérarchisation des renseignements permet de lancer des requêtes beaucoup plus complexes par rapport aux SGBD classiques.
Un outil d’aide à la décision pour les entreprises
Les systèmes OLAP permettent essentiellement de réaliser 5 sortes d’analyses multidimensionnelles. Avec des notions solides en statistiques appliquées et en datamining, l’utilisateur peut effectuer un forage vers le haut et inversement. En d’autres termes, des requêtes complexes telles que la période des meilleures ventes pourront être ajoutées. Le découpage est une autre approche couramment employée par les responsables marketing.
Autre fonctionnalité important d’un OLAP, le pivotement permet de jouer avec les axes de données pour obtenir une présentation alternative. Ce qui aide les entrepreneurs de lire leurs ventes sous un angle différent. Des centaines de résultats ou mesures pourront aussi être paramétrés pour rendre les renseignements dans les banques de chiffres plus parlants.
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